본 연구의 목적은 경안천 유역의 토지이용 및 식생의 활력도를 살피고, 각 시점에서의 토양유실량을 추계하며, 토지이용변화에 따른 토양유실 변화량의 증감을 분석하는데 있다. 토양유실량은 토양유실량예측공식(USLE)을 이용하여 산정하였는데 경안천이라는 광역적인 유역의 토양유실을 분석하기 위하여 GIS기법과 원격탐사기법을 동시에 이용하였다. 경안천 유역의 토지이용 및 식생활력도변화 분석뿐만이 아니라 토양유실량의 정확한 산정은 유역환경의 질에 영향을 미치는 매우 중요한 인자들이 무엇인지를 분석케 하였다. 즉 식생, 경사도 및 사면장 그리고 토양보전과 관련된 인자들에 대한 관리는 하천유역의 보전 및 토양유실의 저감에 중요한 역할을 함을 알 수 있었다. GIS기법을 응용한 본 연구는 계획가들에게 있어서 하천유역의 토지이용의 변화와 토양유실량의 상관성을 파악하게 해줌으로서 앞으로의 유역내의 장기적인 토지이용계획 수립시 매우 합리적인 지침을 제시해 줄 것으로 기대된다.
하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.
본 연구에서는 CCTV 영상을 이용한 기존 수위감지 알고리즘의 한계점을 보완하기 위하여 Region growing 기법을 적용하였다. 먼저 세 가지 기법(수평 투영 프로파일, Texture 분석, Optical flow)을 적용해 물 영역을 추정하고, 기법별 결과를 종합 분석하여 최초 수위를 설정하였다. 이후 최초 수위를 기준으로 Region growing을 통해 수위 변화를 지속적으로 감지하도록 하였다. 그 결과, 주변 환경요인에 영향 없이 수위를 올바르게 감지하였으며, 영상분석 결과에 대한 전반적인 오차 평균은 5% 미만인 것을 확인할 수 있었다. 또한, 본 알고리즘이 하천이 아닌 도심지 내 침수 도로 영상에서도 물 영역이 감지되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전국에 설치된 수많은 CCTV 영상을 통해 자동적으로 수위를 감지함으로써 제한된 인력으로 상시 모니터링이 어려웠던 점을 보완할 수 있으며, 집중호우, 태풍 등으로 인해 발생되는 사고발생 위험성을 사전에 인지하여 예방할 수 있는 기반을 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
해안지역의 해저 해빈모래가 다량 유실되면서 해안지역의 장기관리를 위해 침식구간에 대한 지속적인 모니터링 작업이 필요하다. 그러나 각 구청은 지형변화 분석작업 없이, 양빈작업에 급급하고 있어 장기효과가 나타나지 않고 있다. 그러므로 본 연구는 수심측량 및 GPS 측량을 통해 해저 해빈지대의 정확한 공간자료를 구축하고, RS GIS기법을 도입하여 지형변화를 정량 정성적으로 탐지 분석하였다. 연구 결과, 해운대 해저지형은 과도한 도시개발과 하천복개공사로 지난 25년간, 평균수심 0.40 m, 수표면적 11,028 $m^2$, 수중체적 2,207,884 $m^3$ 가량 침식되었다. 해빈지형은 지난 5년간, 평균고도 0.27 m, 총면적 6,501 $m^2$, 총체적 25,667 $m^3$ 가량 퇴적되었다. 이의 원인은 지오그리드의 설치로 해빈모래가 서측까지 도달하지 못하고, 계절영향으로 사료된다. 본 연구는 해저 해빈지형의 정확한 측량작업으로 해안 및 지형변화에 관한 모니터링 작업을 실시하여 연안침식 현황을 분석하고, 양빈작업 및 안전한 해양레저 활동, 해수욕장 관리에 필요한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
조간대의 조류로 발달은 조간대 퇴적물 종류, 입도, 조성 및 조류의 세기 등에 많은 영향을 받는다. 조류로의 발달 특성, 밀도, 형태 등은 조간대의 특징을 분석하는데 활용될 수 있다. 그러나 조류로에 대한 정량적 분석은 시도되지 못하고 있다. 따라서 이번 연구의 목적은 고해상도 위성 영상 자료를 이용하여 조류로에 대한 프랙털 차원 결과와 조류로 발달에 영향을 주는 지형(DEM : Digital Elevation Model)을 비교 분석하는 것이다. 이번 연구에서는 프랙털 분석 중에서 하천 해안 등 선형의 특징에 많은 적용을 하는 box counting 방법을 이용하였다. 연구 지역은 조차가 심한 강화도 남단의 조간대이다. 연구 방법은 IKONOS 영상으로부터 조류로를 추출한 뒤 프랙털 차원을 구하였다. 그 결과 프랙털 차원은 약 $1.0{\sim}1.35$ 정도의 결과 값을 얻었다. 지형이 낮으며 채널의 발달이 미비한 지역(강화도 남단 여차리 부근)에서는 프랙털 차원이 약 $1.0{\sim}1.2$ 정도의 낮은 값을 가지는 반면에 지형이 높고 채널 발달이 수지상으로 잘 발달된 지역(영종도 북단)의 프랙털 차원은 약 $1.20{\sim}1.35$ 정도의 높은 값을 가진다. 이 분석으로부터 프랙털 분석으로 인하여 조류로의 정량적 분류가 가능하며 지역의 지형에 따라서 조류로의 발달 형태가 달라 프랙털 차원 값이 다르다는 결론을 얻었다.
연안지역의 해저지하수 유출(SGD)은 하천과 함께 영양염류와 미량금속 등을 해양으로 유입시키는 주요 수송로 역할로써 중요성이 대두되고 있다. 이에 우리나라 육상의 연안지역인 낙동강 대권역 유역에 대해 1986년부터 2020년까지 35개년의 월별 SGD를 추정하고 계절적 변화와 시공간적 특성을 분석하였다. SGD 산출지점인 낙동강 연안유역은 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 자료를 이용하여 210개의 유역을 추출하였으며, 우리나라에 적용가능한 가장 높은 해상도의 전지구 모델인 FLDAS(Famine Early Warning Systems Network Land Data Assimilation System) 10 km recharge를 통해 추정한 낙동강 연안유역의 연평균 SGD는 466.7 m2/yr 로 나타났다. 낙동강 연안유역 SGD는 시계열적으로 큰 변동성은 없었으나 여름에 집중되던 SGD유출이 가을철로 주요유출 시기가 확대되는 경향을 보였다. 또한 공간적으로는 큰 수계와 인접한 연안지역에서 계절에 관계없이 SGD 유출이 많고 1980년대 이후로 시간적 변화에 따라 다소 증가하고 있는 경향을 확인하였다. 이러한 결과는 낙동강 지역의 강수패턴의 시기가 확대되며, 기저유량이 많은 지역의 집수량이 높은 데에 따른 것으로 사료된다. 본 연구는 우리나라의 SGD 특성을 탐구하기 위한 모델링 기법을 제시한 선행적 연구이며 우리나라 해저지하수 유출이 해양에 미치는 영향과 연안관리를 위한 기초자료로 활용성이 기대된다.
야적퇴비는 대표적인 축산계 비점오염원으로 강우로 인해 수계로 유입될 경우 야적퇴비에 포함된 인과 질소 등의 영양염류가 하천 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 무인항공기 영상과 딥러닝 기반의 의미론적 분할 기법을 활용한 야적퇴비 탐지 방법을 제안한다. 연구지역에서 취득한 39개의 정사영상을 토대로 Data Augmentation을 통해 약 30,000개의 데이터를 확보하였다. 취득한 데이터를 U-net을 기반으로 개발된 의미론적 분할 알고리즘에 적용시킨 후 OpenCV의 필터링 기법을 적용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 화소정확도는 99.97%, 정밀도는 83.80%, 재현율은 60.95%, F1- Score는 70.57%의 정확도를 보였다. 정밀도에 비해 재현율이 떨어지는 것은 정성적으로 보았을 때 전체 이미지에서 가장자리에 작은 비율로 야적퇴비 픽셀이 존재하는 경우 과소추정되었기 때문이다. 향후 추가적인 데이터셋과 RGB 밴드 이외의 추가 밴드를 조합한다면 모델 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
지표수와 지하수로 이루어진 수자원은 세계적으로 가장 중요한 천연자원 중 하나로 여겨진다. 지난 세기 이후 급속한 산업화와 급증하는 인구로 인해, 생활용, 산업용, 농업용수 수요가 급증하고 있으며, 이에 대한 지하수 수요도 급증하고 있다. 따라서 지하수에 대한 지속 가능한 개발과 관리를 위해서는 정확한 위치기반의 지하수 가능성도 작성이 필수적이다. 최근에는 기계학습과 지리정보시스템 통합이 지하수 가능성도 작성에 효과적인 방법이 되고 있다. 이러한 통합접근법의 현황 파악을 위해 6년(2015~2020년) 동안 94편의 직접 관련 논문에 대한 체계적 검토를 실시했다. 문헌 검토에 따르면, 매년 발간되는 연구의 수는 시간이 지남에 따라 급격히 증가했다. 전체 연구 분야는 15개국에 걸쳐 있으며, 85%의 연구가 이란, 인도, 중국, 한국, 이라크에 집중되었다. 지하수 산출 가능성 조사에는 20개의 변수가 자주 사용된 것으로 조사되었으며, 이 중 지형고도, 경사, 경사방향, 지형습도지수, 지질, 토지 이용 피복, 하천 밀도, 강과의 거리, 강우량 등이 자주 사용되는 것으로 나타났다. 기계학습 모델에 있어 랜덤 포레스트, 서포트벡터머신, 부스트 회귀트리 등의 방법이 많이 사용되었다. 이러한 문헌 연구는 최적의 결과를 위해 지하수 가능성도를 저비용 대체물이 아닌 현장 작업을 보완하는 도구로 사용해야 한다는 것을 보여준다. 마지막으로, 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 진행되어야 할 것이다.
임진강 상류 북한지역에 위치한 황강댐은 약 3억 5천만m3 규모의 저수지를 가지고 있으며, 하류로의 발전방류 이후 방류량 일부를 도수하여 예성강 유역의 생활, 공업, 농업용수를 공급하고 있는 것으로 알려져 있다. 이와 같은 황강댐의 유역변경식 용수공급으로 인해 임진강 하류로 흘러내려 오는 유량이 감소하여 우리나라의 용수공급, 하천유지유량, 수질 및 생태환경에 부정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 남북접경지역의 특성상 수문자료의 공유가 원활하지 못하고 황강댐의 운영방식을 알 수가 없으므로 하류부 남한측 지역의 피해위험이 상존하고 있다. 이에 본 연구에서는 광학 원격탐사 영상을 기반으로 보정된 수문모형과 물수지 분석을 통해 장기유출 개념의 월별 도 수량을 산정하였다. 2019년 1월부터 2021년 9월까지의 물수지 분석결과 황강댐의 평균 도수량은 29.2m3/s로서 이는 연간 9.22억 톤에 해당하는 수자원 양이며, 황강댐에 유입되는 연평균 유입량인 20.2억 톤 중 45.6%를 차지한다.
지구온난화로 인해 촉발된 기후변화가 홍수와 같은 수재해의 빈도와 규모를 증가시키며 국내 또한 장마와 집중호우로 인한 수재해가 증가하는 추세를 보인다. 이에 광범위한 수재해에 대해 효과적인 대응 및 기후 변화에 따른 선제적 대처가 필수적이며 이는 위성레이더 영상을 통해 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성 레이더 영상으로부터 국내 수체의 특성을 반영하기 위해 한강권역과 낙동강 권역의 일부 수체 영역에 대해 수체 학습 데이터셋 1,423장을 구축하였다. 정밀한 데이터 어노테이션(Annotation)을 위해 다양한 상황에 따른 구축 기준 문서를 작성한 뒤 진행하였다. 구축이 완료된 데이터셋을 딥러닝 모델 중 U-Net에 적용하여 수체 탐지 결과를 분석하였다. 최종적으로 학습된 모델을 학습과에 활용되지 않은 수체 영역에 적용하여 결과를 분석함으로써 전 국토 수체 모니터링의 가능성을 확인하였다. 분석 결과 구축된 수체 영역의 대해서는 F1-Score 0.987, Intersection over Union (IoU) 0.955의 높은 정확도로 수체를 탐지할 수 있었으며, 학습 및 평가에 활용되지 않은 다른 국내 수체 영역에 대해서도 동일하게 F1-Score 0.941, IoU 0.89의 높은 수체 탐지 결과를 나타냈다. 두 결과 모두 전반적으로 일부 그림자 영역과 폭이 좁은 하천에서 오류가 관찰되었으나, 그 외에는 정밀하게 수체를 탐지하였다. 이러한 연구 결과는 수재해 피해 규모 및 수자원 변화 모니터링에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 추후 연구에서는 보다 다양한 수체 특성을 가진 데이터셋을 추가 구축한다면 오분류한 영역을 개선할 수 있을 것으로 기대되며, 전 국토의 수체를 효율적으로 관리 및 모니터링하는데 활용될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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